💻 Développement

event-driven-architect

Conception d'architectures événementielles avec messaging et event sourcing.

⚡ Installation & lancement en 1 commande

Copiez-collez dans votre terminal : le skill s'installe dans ~/.claude/skills et Claude Code se lance directement dessus.

macOS / Linux
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/khalilbenaz/claude-skills-collection/main/install.sh | sh -s -- event-driven-architect --launch
Windows (PowerShell)
iex "& { $(iwr -useb https://raw.githubusercontent.com/khalilbenaz/claude-skills-collection/main/install.ps1) } event-driven-architect -Launch"

🚀 Déjà installé ?

claude "/event-driven-architect"

Ou tapez /event-driven-architect dans une session Claude Code, ou décrivez simplement votre besoin — le skill se déclenche automatiquement via le skill-router.

🔑 Déclencheurs automatiques

Le skill s'active automatiquement quand votre demande contient :

event drivenévénementielRabbitMQKafkaevent sourcingCQRSmessage brokerpub/subasync messaging

📦 Installation manuelle

git clone https://github.com/khalilbenaz/claude-skills-collection.git cp -r claude-skills-collection/dev-skills/event-driven-architect ~/.claude/skills/

Source : dev-skills/event-driven-architect

📖 Manuel

Event-Driven Architect

Workflow

  1. Identification des événements métier (domain events, integration events) — modéliser les faits immuables qui se sont produits dans le domaine, nommés au passé (OrderPlaced, PaymentProcessed)
  2. Choix du broker (RabbitMQ, Kafka, Azure Service Bus, Redis Streams) avec justification — évaluer les besoins de débit, de rétention, d'ordering et de rejeu avant de choisir
  3. Design des topics/queues et routing (exchanges, partitions, consumer groups) — définir la topologie de messages selon les patterns de consommation et les exigences de scalabilité
  4. Implémentation du pattern choisi (pub/sub, saga, event sourcing, CQRS) — fournir le code complet des producteurs, consommateurs et handlers dans le langage de l'utilisateur
  5. Gestion de l'idempotence et du ordering (deduplication, exactly-once, outbox pattern) — chaque consommateur doit gérer les doublons ; l'outbox pattern garantit la cohérence avec la base de données
  6. Error handling (dead letter queue, retry policies, poison messages) — définir les stratégies de retry exponentielles, les DLQ et les alertes sur les messages empoisonnés
  7. Monitoring et observabilité des flux (message lag, consumer health, tracing) — instrumenter les producers et consumers avec correlation IDs et métriques de lag pour détecter les blocages
  8. Schema evolution et versioning des événements — adopter une stratégie de compatibilité (forward/backward) et un schema registry pour éviter les ruptures de contrat

Règles